Bilgisayar bilimlerinde modelleme - nedir bu? Modelleme türleri ve aşamaları. “Model”, “simülasyon” kavramları, modellerin sınıflandırılmasına yönelik çeşitli yaklaşımlar

Simülasyon yöntemi En umut verici araştırma yöntemi, psikologdan belirli bir düzeyde matematik eğitimi gerektirir. Burada zihinsel fenomenler, gerçekliğin yaklaşık bir imajına - onun modeline - dayanarak incelenir. Model, psikoloğun dikkatini yalnızca ruhun ana, en önemli özelliklerine odaklamayı mümkün kılar. Model, üzerinde çalışılan nesnenin (zihinsel olgu, düşünme süreci vb.) yetkili temsilcisidir. Elbette, incelenen fenomen hakkında derhal bütünsel bir anlayışa sahip olmak daha iyidir. Ancak psikolojik nesnelerin karmaşıklığı nedeniyle bu genellikle imkansızdır.

Model orijinaline benzerlik ilişkisi ile bağlıdır.

Orijinalin psikoloji açısından anlaşılması, karmaşık zihinsel yansıma süreçleri yoluyla gerçekleşir. Orijinal ve onun psişik yansıması, bir nesne ve onun gölgesi gibi birbiriyle ilişkilidir. Bir nesnenin tam olarak anlaşılması, yaklaşık görüntülerin uzun bir biliş zinciri aracılığıyla asimptotik olarak sıralı olarak gerçekleştirilir. Bu yaklaşık görüntüler, algılanabilir orijinalin modelleridir.

Psikolojide modelleme ihtiyacı şu durumlarda ortaya çıkar:
- bir nesnenin sistemik karmaşıklığı, bütünsel imajını tüm ayrıntı düzeylerinde yaratmanın önünde aşılmaz bir engeldir;
- orijinalin ayrıntılarına zarar verecek şekilde psikolojik bir nesnenin hızlı bir şekilde incelenmesinin gerekli olması;
- belirsizliği yüksek olan zihinsel süreçler incelenmeye tabidir ve bunların uyduğu kalıplar bilinmemektedir;
- Çalışılan nesnenin optimizasyonu, değişen girdi faktörleri nedeniyle gereklidir.

Modelleme görevleri:
- zihinsel olayların yapısal organizasyonlarının çeşitli seviyelerinde tanımlanması ve analizi;
- zihinsel olayların gelişimini tahmin etmek;
- zihinsel olayların tanımlanması, yani benzerlik ve farklılıklarının belirlenmesi;
- zihinsel süreçlerin ortaya çıkması için koşulların optimizasyonu.

Kısaca psikolojideki modellerin sınıflandırılması hakkında. Nesne ve sembolik modeller vardır. Konu olanların fiziksel bir doğası vardır ve sırasıyla doğal ve yapay olarak ayrılırlar. Doğal modellerin temeli, yaşayan doğanın temsilcilerinden oluşur: insanlar, hayvanlar, böcekler. İnsanın fizyolojik mekanizmalarının işleyişini incelemek için bir model görevi gören, insanın sadık dostu köpeği hatırlayalım. Yapay modeller, insan emeğinin yarattığı “ikinci doğa” unsurlarına dayanmaktadır. Örnek olarak, grup etkinliğini incelemek için kullanılan F. Gorbov'un homeostatı ve N. Obozov'un sibernometresinden bahsedebiliriz.

Tabela modelleri, çok farklı nitelikteki işaretlerden oluşan bir sistem temelinde yaratılmaktadır. Bu:
- harflerin ve sayıların işaret görevi gördüğü alfasayısal modeller (örneğin, N. N. Obozov'un ortak faaliyetlerini düzenleyen model);
- özel sembol modelleri (örneğin, A. I. Gubinsky ve G. V. Sukhodolsky'nin mühendislik psikolojisindeki faaliyetlerinin algoritmik modelleri veya sanatçıların karmaşık ortak çalışmasını senkronize eden tüm gerekli unsurları içeren orkestral bir müzik parçası için müzik notasyonu);
- bir nesneyi daireler ve aralarındaki iletişim hatları şeklinde tanımlayan grafik modeller (ilki, örneğin psikolojik bir nesnenin durumlarını ifade edebilir, ikincisi - bir durumdan diğerine olası geçişler);
- çeşitli matematiksel semboller dili kullanan ve kendi sınıflandırma şemasına sahip matematiksel modeller;
- sibernetik modeller, otomatik kontrol ve simülasyon sistemleri teorisi, bilgi teorisi vb. Temel alınarak oluşturulmuştur.

Bu özelliğe göre modeller iki geniş sınıfa ayrılır:

• soyut (zihinsel) modeller;
• malzeme modelleri.

Pirinç. 1.1.

Çoğu zaman modelleme pratiğinde karma, soyut materyal modelleri bulunur.

Soyut modeller genel kabul görmüş işaretlerin belirli tasarımlarını kağıt veya diğer maddi ortamlar üzerinde veya bir bilgisayar programı biçiminde temsil eder.

Soyut modeller aşırı ayrıntıya girmeden şu şekilde ayrılabilir:

• sembolik;
• matematiksel.

Sembolik model Gerçek bir sürecin yerini alan ve ilişkilerinin temel özelliklerini belirli bir işaret veya sembol sistemi kullanarak ifade eden mantıksal bir nesnedir. Bunlar ya doğal dildeki sözcüklerdir ya da karşılık gelen eş anlamlılar sözlüğündeki, grafiklerdeki, diyagramlardaki sözcüklerdir.

Sembolik bir model bağımsız bir öneme sahip olabilir, ancak kural olarak onun inşası diğer herhangi bir modellemenin ilk aşamasıdır.

Matematiksel modelleme modellenmiş bir nesne ile matematiksel model adı verilen bazı matematiksel yapılar arasındaki yazışmanın kurulması ve modellenen nesnenin özelliklerinin elde edilmesini sağlayan bu modelin incelenmesi sürecidir.

Matematiksel modelleme, çalışılan disiplinin ana amacı ve ana içeriğidir.

Matematiksel modeller şunlar olabilir:

• analitik;
• taklit;
• karma (analitik ve simülasyon).

Analitik modeller- bunlar fonksiyonel ilişkilerdir: cebirsel, diferansiyel, integral diferansiyel denklem sistemleri, mantıksal koşullar. Maxwell denklemleri elektromanyetik alanın analitik bir modelidir. Ohm kanunu bir elektrik devresi modelidir.

Matematiksel modellerin bilinen yasa ve kurallara göre dönüştürülmesi deney olarak değerlendirilebilir. Analitik modellere dayalı bir çözüm, özelliklerin belirli değerlerine bakılmaksızın (“genel anlamda”) tek seferlik hesaplama sonucunda elde edilebilir. Bu, kalıpları tanımlamak için görsel ve kullanışlıdır. Ancak karmaşık sistemler için gerçek süreci yeterince tam olarak yansıtan analitik bir model oluşturmak her zaman mümkün değildir. Ancak analitik modellerle modellemenin uygunluğu pratikte kanıtlanmış Markov süreçleri gibi süreçler vardır.

Simülasyon modelleme. Bilgisayarların yaratılması, matematiksel modellerin yeni bir alt sınıfı olan simülasyon modellerinin geliştirilmesine yol açtı.

Simülasyon modelleme, modelin, yürütülmesi sistemdeki durumlardaki değişikliklerin sırasını simüle eden ve dolayısıyla simüle edilen sistemin davranışını temsil eden bir algoritma (bir bilgisayar programı) biçiminde temsil edilmesini içerir.

Bu tür modelleri oluşturma ve test etme sürecine simülasyon, algoritmanın kendisine ise simülasyon modeli denir.

Simülasyon ve analitik modeller arasındaki fark nedir?

Analitik modelleme durumunda bilgisayar güçlü bir hesap makinesi, bir toplama makinesidir. Analitik model karar veriliyor bir bilgisayarda.

Simülasyon modellemesi durumunda, simülasyon modeli - programı - uygulanıyor bir bilgisayarda.

Simülasyon modelleri oldukça basit bir şekilde rastgele faktörlerin etkisini hesaba katar. Bu analitik modeller için ciddi bir sorundur. Rastgele faktörlerin varlığında, simüle edilmiş süreçlerin gerekli özellikleri, simülasyon modelinin tekrarlanan çalıştırılması (uygulamaları) ve biriken bilgilerin daha ileri istatistiksel işlenmesi yoluyla elde edilir. Bu nedenle, süreçlerin rastgele faktörlerle simülasyon modellenmesine sıklıkla denir. istatistiksel modelleme.

Bir nesnenin yalnızca analitik veya simülasyon modelleme kullanılarak incelenmesi zorsa, karma (birleşik), analitik ve simülasyon modelleme kullanılır. Bu tür modeller oluşturulurken, bir nesnenin işleyişine ilişkin süreçler, muhtemelen analitik modellerin kullanıldığı bileşen alt süreçlerine ayrıştırılır ve geri kalan alt süreçler için simülasyon modelleri oluşturulur.

Malzeme Modelleme gerçek teknik yapıları temsil eden modellerin kullanımına dayanmaktadır. Bu, nesnenin kendisi veya unsurları olabilir (tam ölçekli modelleme). Bu, özel bir cihaz olabilir; orijinaline fiziksel veya geometrik benzerliği olan bir model. Bu, orijinalinden farklı fiziksel yapıya sahip bir cihaz olabilir, ancak süreçleri benzer matematiksel ilişkilerle tanımlanır. Bu sözde analog modellemedir. Bu benzetme, örneğin rüzgar yükü altındaki bir uydu iletişim anteninin titreşimleri ile özel olarak seçilmiş bir elektrik devresindeki elektrik akımının dalgalanmaları arasında gözlemlenir.

Çoğunlukla yaratıldı maddi-soyut modeller. Operasyonun matematiksel olarak tanımlanamayan kısmı maddi olarak, geri kalanı ise soyut olarak modellenmiştir. Bunlar, örneğin, karargahın çalışmasının tam ölçekli bir deney olduğu ve birliklerin eylemlerinin belgelere yansıdığı komuta ve personel tatbikatlarıdır.

Dikkate alınan özelliğe göre sınıflandırma - modelin uygulama yöntemi - Şekil 2'de gösterilmektedir. 1.2.

Pirinç. 1.2.

1.3. Modelleme aşamaları

Matematiksel modelleme her şey gibi bu da bir sanat ve bilim olarak kabul edilir. Simülasyon modelleme alanında tanınmış bir uzman olan Robert Shannon, bilim ve mühendislik dünyasında yaygın olarak bilinen kitabının başlığını şöyle verdi: " Simülasyon modelleme- sanat ve bilim." Bu nedenle, mühendislik pratiğinde modellerin nasıl oluşturulacağına dair resmileştirilmiş talimatlar yoktur. Bununla birlikte, model geliştiricilerin kullandığı tekniklerin analizi, oldukça şeffaf bir aşama aşama modellemeyi görmemizi sağlar.

İlk aşama: modellemenin hedeflerini anlamak. Aslında bu herhangi bir faaliyetin ana aşamasıdır. Hedef, modellemenin geri kalan aşamalarının içeriğini önemli ölçüde belirler. Basit bir sistem ile karmaşık bir sistem arasındaki farkın, bunların özünden değil, aynı zamanda araştırmacı tarafından belirlenen amaçlardan da kaynaklandığını unutmayın.

Tipik olarak modellemenin hedefleri şunlardır:

• yeni modlar, faktör kombinasyonları vb. altında bir nesnenin davranışını tahmin etmek;
• süreç verimliliği göstergelerinin optimum değerini sağlayan faktörlerin kombinasyonlarının ve değerlerinin seçimi;
• sistemin belirli faktörlerdeki değişikliklere duyarlılığının analizi;
• incelenen sürecin rastgele parametrelerinin özelliklerine ilişkin çeşitli hipotezlerin test edilmesi;
• davranış tahminine veya duyarlılık analizine katkıda bulunabilecek, sistemin davranışı ("tepkisi") ile etkileyen faktörler arasındaki işlevsel ilişkilerin belirlenmesi;
• özü anlamak, çalışma nesnesinin daha iyi anlaşılması ve ayrıca simüle edilmiş veya işletim sistemini çalıştırmak için ilk becerilerin oluşturulması.

İkinci aşama: kavramsal bir model oluşturmak. Kavramsal model(enlem. anlayıştan itibaren) - modellenen nesnenin incelenmesi sırasında oluşturulan tanımlayıcı plan düzeyinde bir model. Bu aşamada nesne incelenerek gerekli basitleştirmeler ve yakınlaştırmalar yapılır. Temel yönler belirlenir ve küçük olanlar hariç tutulur. Model değişkenlerinin ölçüm birimleri ve değişim aralıkları belirlenir. Eğer mümkünse o zaman kavramsal model iyi bilinen ve iyi geliştirilmiş sistemler biçiminde sunulur: kuyruklama, kontrol, otomatik düzenleme, çeşitli otomatik makine türleri vb. Kavramsal model tasarım dokümantasyonunun çalışmasını veya modellenen nesnenin deneysel incelemesini tam olarak özetler.

İkinci aşamanın sonucu, matematiksel açıklama - matematiksel bir modelin oluşturulması için tamamen hazırlanmış genelleştirilmiş bir model diyagramıdır.

Üçüncü aşama: Bir programlama veya modelleme dili seçmek, bir algoritma ve model program geliştirmek. Model analitik, simülasyon ya da her ikisinin birleşimi olabilir. Analitik model söz konusu olduğunda araştırmacının çözüm yöntemleri konusunda yetkin olması gerekir.

Matematik tarihinde (ve bu tesadüfen matematiksel modellemenin tarihidir), çeşitli süreçleri modelleme ihtiyacının yeni keşiflere yol açtığına dair birçok örnek vardır. Örneğin, hareketi modelleme ihtiyacı diferansiyel hesabın (Leibniz ve Newton) ve ilgili çözüm yöntemlerinin keşfedilmesine ve geliştirilmesine yol açtı. Gemi stabilitesinin analitik modelleme sorunları, Akademisyen A. N. Krylov'u yaklaşık hesaplamalar teorisi ve analog bir bilgisayar yaratmaya yöneltti.

Modellemenin üçüncü aşamasının sonucu, modelleme ve araştırma için en uygun dilde - evrensel veya özel - derlenmiş bir programdır.

Dördüncü aşama: deney planlama. Matematiksel model deneyin amacıdır. Deney mümkün olduğu kadar bilgilendirici olmalı, sınırlamaları karşılamalı ve gerekli doğruluk ve güvenilirliğe sahip verileri sağlamalıdır. Deneysel planlamanın bir teorisi var; bu teorinin ihtiyacımız olan unsurlarını disiplinin uygun yerinde inceleyeceğiz. GPSS World, AnyLogic, vb.) ve otomatik olarak uygulanabilir. Elde edilen sonuçların analizi sırasında modelin iyileştirilmesi, desteklenmesi ve hatta tamamen revize edilmesi mümkündür.

Modelleme sonuçları analiz edildikten sonra yorumlanır, yani sonuçlar terimlere çevrilir. konu alanı. Bu gereklidir çünkü genellikle konu uzmanı(araştırma sonuçlarına ihtiyaç duyan kişi) matematik ve modelleme terminolojisine sahip değildir ve görevlerini yalnızca kendisi tarafından iyi bilinen kavramları kullanarak gerçekleştirebilir.

Bu, her aşamanın sonuçlarının belgelenmesi ihtiyacı hakkında çok önemli bir sonuca vararak modelleme sırasına ilişkin değerlendirmemizi tamamlıyor. Bu, aşağıdaki nedenlerden dolayı gereklidir.

Birincisi, modelleme yinelemeli bir süreçtir, yani her aşamadan, bu aşamada ihtiyaç duyulan bilgiyi netleştirmek için önceki aşamalardan herhangi birine geri dönüş yapılabilir ve belgeleme, önceki yinelemede elde edilen sonuçları kaydedebilir.

İkinci olarak, karmaşık bir sistemin araştırılması durumunda, farklı ekipler tarafından gerçekleştirilen farklı aşamalarla büyük geliştirici ekipleri dahil olur. Bu nedenle, her aşamada elde edilen sonuçların sonraki aşamalara aktarılabilir olması, yani diğer ilgili uzmanların anlayabileceği birleşik bir sunum biçimine ve içeriğe sahip olması gerekir.

Üçüncüsü, her aşamanın sonucunun kendi başına değerli bir ürün olması gerekir. Örneğin, kavramsal model matematiksel bir modele daha fazla dönüştürmek için kullanılamaz, bunun yerine sistem hakkında bilgi depolayan, arşiv, öğretim aracı vb. olarak kullanılabilen bir açıklama olabilir.

Matematiksel modellemenin özünü anlamak için sürecin temel tanımlarını ve özelliklerini ele alalım.

Terimin özü

Modelleme, bir model oluşturma ve uygulama sürecidir. Çalışma sürecinde gerçek bir modelleme nesnesinin yerini alan herhangi bir soyut veya maddi nesne olarak kabul edilir. Önemli bir nokta, konunun tam bir analizi için gerekli özelliklerin korunmasıdır.

Bilgisayar modelleme, matematiksel bir modele dayanan bir biliş çeşididir. Bir olgunun veya nesnenin tüm özelliklerini tam olarak yansıtan bir eşitsizlikler, denklemler, mantıksal sembolik ifadeler sistemi anlamına gelir.

Matematiksel modelleme özel hesaplamaları ve bilgisayar teknolojisinin kullanımını içerir. Süreci açıklamak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır. Bilgisayar modelleme bu görevle başarıyla başa çıkıyor.

Bilgisayar modellemenin özgüllüğü

Karmaşık sistemleri bu şekilde incelemenin etkili ve verimli olduğu kabul edilir. Çeşitli hesaplama eylemleri gerçekleştirilebildiğinden bilgisayar modellerini analiz etmek daha kullanışlı ve kolaydır. Bu, özellikle fiziksel veya maddi nedenlerden dolayı gerçek deneylerin istenen sonucun elde edilmesine izin vermediği durumlarda geçerlidir. Bu tür modellerin mantığı, incelenen orijinalin parametrelerini belirleyen ana faktörlerin belirlenmesini mümkün kılar.

Matematiksel modellemenin bu uygulaması, bir nesnenin çeşitli koşullar altındaki davranışını tanımlamayı ve çeşitli faktörlerin davranışı üzerindeki etkisini tanımlamayı mümkün kılar.

Bilgisayar modellemenin temelleri

Bu modelleme neye dayanıyor? BİT tabanlı araştırma nedir? Herhangi bir bilgisayar modellemesinin belirli ilkelere dayandığı gerçeğiyle başlayalım:

• incelenen süreci tanımlamak için matematiksel modelleme;
• İncelenen süreçlerin ayrıntılı bir şekilde değerlendirilmesi için yenilikçi matematiksel modellerin uygulanması.

Modelleme türleri

Şu anda farklı matematiksel modelleme yöntemleri vardır: simülasyon ve analitik.

Analitik seçenek, gerçek bir nesnenin soyut modellerinin, kesin bir çözüm sağlayabilecek net bilgisayar teknolojisinin uygulanmasını içeren diferansiyel, cebirsel denklemler biçiminde incelenmesiyle ilişkilidir.

Simülasyon modelleme, basit hesaplamalar ve işlemlerden oluşan bir sistemin sıralı yürütülmesi yoluyla analiz edilen sistemin işleyişini yeniden üreten belirli bir algoritma biçiminde bir matematiksel modelin incelenmesini içerir.

Bir bilgisayar modeli oluşturmanın özellikleri

Böyle bir modellemenin nasıl gerçekleştiğine daha yakından bakalım. Bilgisayar araştırmasının aşamaları nelerdir? Sürecin analiz edilen net bir nesneden veya olgudan uzaklaşmaya dayandığı gerçeğiyle başlayalım.

Bu tür bir modelleme iki ana aşamadan oluşur: niteliksel ve niceliksel bir modelin oluşturulması. Bilgisayar araştırması, araştırma sonuçlarının analiz edilmesini, sistemleştirilmesini ve analiz edilen nesnenin gerçek davranışıyla karşılaştırılmasını amaçlayan kişisel bir bilgisayarda bir hesaplama eylemleri sisteminin yürütülmesinden oluşur. Gerekirse modelin ek iyileştirmeleri gerçekleştirilir.

Modelleme aşamaları

Modelleme nasıl yapılır? Bilgisayar araştırmasının aşamaları nelerdir? Dolayısıyla, bir bilgisayar modelinin inşasına ilişkin aşağıdaki eylem algoritması ayırt edilir:

Aşama 1. Çalışmanın amaç ve hedeflerinin belirlenmesi, modelleme nesnesinin belirlenmesi. Verilerin toplanması, soru yöneltilmesi, çalışmanın amaç ve biçimlerinin belirlenmesi ve elde edilen sonuçların açıklanması beklenmektedir.

Aşama 2. Sistemin analizi ve incelenmesi. Nesne tanımlanır, bir bilgi modeli oluşturulur, yazılım ve donanım seçilir ve matematiksel modelleme örnekleri seçilir.

Aşama 3. Matematiksel modele geçiş, tasarım yönteminin geliştirilmesi, eylem algoritmasının seçimi.

Aşama 4. Modelleme için bir programlama dili veya ortamının seçilmesi, analiz seçeneklerinin tartışılması, belirli bir programlama dilinde algoritma yazılması.

Aşama 5. Bir dizi hesaplamalı deney yapmaktan, hesaplamalarda hata ayıklamaktan ve elde edilen sonuçları işlemekten oluşur. Gerekirse modelleme bu aşamada ayarlanır.

Aşama 6. Sonuçların yorumlanması.

Simülasyon nasıl analiz edilir? Araştırma yazılımı ürünleri nelerdir? Her şeyden önce araştırmadan maksimum sonucu almanızı sağlayan metin, grafik editörleri, elektronik tablolar ve matematik paketlerinin kullanılması anlamına gelir.

Hesaplamalı bir deneyin gerçekleştirilmesi

Matematiksel modellemenin tüm yöntemleri deneylere dayanmaktadır. Genellikle bir model veya nesne ile yapılan deneyler olarak anlaşılırlar. Önerilen eylemlere yanıt olarak deneysel numunenin davranışını belirlemeyi mümkün kılan belirli eylemlerin uygulanmasından oluşurlar.

Resmileştirilmiş bir modelin kullanımını içeren hesaplamalar yapılmadan bir hesaplamalı deney hayal etmek imkansızdır.

Matematiksel modellemenin temelleri, gerçek bir nesneyle araştırma yapmayı içerir, ancak hesaplamalı eylemler onun tam kopyası (model) ile gerçekleştirilir. Hesaplamalı eylemleri tamamladıktan sonra belirli bir başlangıç ​​modeli göstergeleri seti seçerek, gerçek nesnenin tam işleyişi için en uygun koşulları elde edebilirsiniz.

Örneğin, analiz edilen sürecin gidişatını açıklayan bir matematiksel denklemle, katsayılar, başlangıç ​​ve ara koşullar değiştiğinde nesnenin davranışını varsayabiliriz. Ayrıca bu nesnenin veya doğal olgunun belirli koşullar altındaki davranışına ilişkin güvenilir bir tahmin oluşturmak mümkündür. Yeni bir başlangıç ​​veri seti durumunda, yeni hesaplamalı deneylerin yapılması önemlidir.

Elde edilen verilerin karşılaştırılması

Gerçek bir nesnenin veya oluşturulmuş bir matematiksel modelin yeterli kontrolünü gerçekleştirmek ve bilgisayar araştırmasının sonuçlarını tam ölçekli bir prototip üzerinde yapılan bir deneyin sonuçlarıyla değerlendirmek için araştırma sonuçları karşılaştırılır.

Bitmiş bir örnek oluşturma veya matematiksel modeli ayarlama kararı, araştırma sırasında elde edilen bilgiler arasındaki tutarsızlığa bağlıdır.

Böyle bir deney, doğal, pahalı araştırmaları bilgisayar hesaplamalarıyla değiştirmeyi, bir nesneyi minimum sürede kullanma olanaklarını analiz etmeyi ve fiili çalışması için koşulları belirlemeyi mümkün kılar.

Ortamlarda simülasyon

Örneğin, bir programlama ortamı matematiksel modellemenin üç aşamasını kullanır. Algoritma ve bilgi modeli oluşturma aşamasında girdi parametresi ve araştırma sonuçları olacak nicelikler belirlenerek türleri belirlenir.

Gerektiğinde belirli bir programlama dilinde yazılmış akış şemaları şeklinde özel matematiksel algoritmalar hazırlanır.

Bir bilgisayar deneyi, hesaplamalardan elde edilen sonuçların analiz edilmesini ve bunların ayarlanmasını içerir. Bu tür bir araştırmanın önemli aşamaları arasında algoritmanın test edilmesi ve programın performansının analiz edilmesi yer almaktadır.

Hata ayıklama, istenmeyen sonuçlara ve hesaplamalarda hatalara yol açan hataları bulmayı ve ortadan kaldırmayı içerir.

Test, programın doğru işleyişinin kontrol edilmesini ve ayrıca bireysel bileşenlerinin güvenilirliğinin değerlendirilmesini içerir. Süreç, programın performansını, belirli bir olguyu veya nesneyi incelemeye uygunluğunu kontrol etmekten oluşur.

E-tablolar

Elektronik tabloları kullanarak modelleme, çeşitli konu alanlarındaki çok sayıda görevi yerine getirmenize olanak tanır. Bir nesnenin niceliksel parametrelerini hesaplamak için emek yoğun bir görevi çözmenize olanak tanıyan evrensel bir araç olarak kabul edilirler.

Bu modelleme seçeneğinde, problemi çözmek için algoritmada bir miktar dönüşüm söz konusudur; bir hesaplama arayüzü geliştirmeye gerek yoktur. Bu durumda veri hatalarının giderilmesini, hücreler arasındaki bağlantıların aranmasını ve hesaplama formüllerinin tanımlanmasını içeren bir hata ayıklama aşaması vardır.

İş ilerledikçe, sonuçların kağıda çıktısı alınması veya bilgilerin bilgisayar monitöründe rasyonel olarak sunulması gibi ek görevler ortaya çıkar.

Eylem sırası

Modelleme, belirli bir algoritma kullanılarak elektronik tablolarda gerçekleştirilir. Öncelikle çalışmanın amaçları belirlenir, ana parametreler ve bağlantılar belirlenir ve elde edilen bilgilere dayanarak belirli bir matematiksel model derlenir.

Modelin niteliksel incelemesi için çizimler ve diyagramlarla desteklenen başlangıç, ara ve son özellikler kullanılır. Grafikler ve diyagramlar kullanarak çalışmalarının sonuçlarının net bir resmini elde ederler.

DBMS ortamında modelleme

Aşağıdaki sorunları çözmenizi sağlar:

• bilgileri saklayın ve zamanında düzenleyin;
• mevcut verileri belirli özelliklere göre düzenlemek;
• veri seçimi için farklı kriterler oluşturun;
• Mevcut bilgileri uygun bir biçimde sunmak.

Model geliştirildikçe, ilk verilere dayanarak, özel tablolar kullanılarak nesnenin özelliklerini tanımlamak için en uygun koşullar yaratılır.

Bu, bilgileri sıralamayı, verileri aramayı ve filtrelemeyi ve hesaplamaları gerçekleştirmek için algoritmalar oluşturmayı içerir. Bir bilgisayar kontrol panelini kullanarak, farklı ekran formlarının yanı sıra deneyin ilerleyişi hakkında basılı kağıt raporları alma seçenekleri de oluşturabilirsiniz.

Elde edilen sonuçlar planlanan seçeneklerle örtüşmüyorsa parametreler değiştirilir ve ek araştırmalar yapılır.

Bilgisayar modelinin uygulanması

Hesaplamalı deney ve bilgisayar modellemesi yeni bilimsel araştırma yöntemleridir. Matematiksel bir model oluşturmak, deneyleri belirlemek, açıklığa kavuşturmak ve karmaşıklaştırmak için kullanılan bilgisayar aygıtlarının modernleştirilmesini mümkün kılarlar.

Pratik kullanım ve tam teşekküllü bir hesaplamalı deney yürütmek için en umut verici olanlar arasında güçlü nükleer santraller için reaktörlerin tasarımı yer alıyor. Buna ek olarak, manyetohidrodinamik elektrik enerjisi dönüştürücülerinin oluşturulmasının yanı sıra ülke, bölge ve endüstri için dengeli bir uzun vadeli plan da buna dahildir.

Bilgisayar ve matematiksel modelleme yardımıyla termonükleer reaksiyonları ve kimyasal süreçleri incelemek için gerekli cihazları tasarlamak mümkündür.

Bilgisayar modellemesi ve hesaplamalı deneyler, "matematiksel" nesnelerden çok, bir matematik probleminin bileşimine ve çözümüne indirgemeyi mümkün kılar.

Bu, uzayın keşfi ve atomik süreçlerin "fethi" ile ilgili sorunları çözmek için modern bilgisayar teknolojisine sahip bir sistemde matematiksel aparatların kullanılması için büyük fırsatlar yaratmaktadır.

Çevredeki çeşitli süreçleri ve doğal olayları anlamak için en önemli seçeneklerden biri haline gelen modellemedir. Bu bilgi, gerçek nesnelerin azaltılmış modellerinin geliştirilmesinden başlayarak, karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için özel algoritmaların seçilmesiyle biten, çeşitli modelleme türlerinden oluşan bir sistemin kullanılmasını içeren karmaşık ve zaman alıcı bir süreçtir.

Hangi süreçlerin veya olayların analiz edileceğine bağlı olarak, hesaplamalar için belirli eylem algoritmaları ve matematiksel formüller seçilir. Bilgisayar modelleme, bir nesnenin veya olgunun özellikleri ve parametreleri hakkında istenen sonucu ve önemli bilgileri minimum maliyetle elde etmenizi sağlar.

Bazen modeller programlama dillerinde yazılır ancak bu uzun ve pahalı bir süreçtir. Matematiksel paketler modelleme için kullanılabilir ancak deneyimler bunların genellikle pek çok mühendislik aracından yoksun olduğunu göstermektedir. Bir simülasyon ortamı kullanmak en uygunudur.

Kursumuzda seçtik. Derste karşılaşacağınız laboratuvarlar ve demolar Stratum-2000 ortamında proje olarak çalıştırılmalıdır.

Modernizasyon olasılığı dikkate alınarak yapılan modelin elbette dezavantajları vardır, örneğin düşük kod yürütme hızı. Ancak yadsınamaz avantajlar da var. Model yapısı, bağlantılar, elemanlar, alt sistemler görünür ve kaydedilir. Her zaman geri dönüp bir şeyi yeniden yapabilirsiniz. Model tasarımı geçmişindeki bir iz korunur (ancak modelde hata ayıklandığında hizmet bilgilerinin projeden kaldırılması mantıklıdır). Sonuçta müşteriye teslim edilen model, esas olarak arayüze, hız parametrelerine ve diğer tüketici özelliklerine dikkat edilen bir programlama dilinde yazılmış, özel bir otomatik iş istasyonu (AWS) biçiminde tasarlanabilir. bunlar müşteri için önemlidir. İş istasyonu elbette pahalı bir şeydir, bu nedenle ancak müşteri projeyi modelleme ortamında tamamen test ettiğinde, tüm yorumları yaptığında ve artık gereksinimlerini değiştirmeyeceğini taahhüt ettiğinde piyasaya sürülür.

Modelleme bir mühendislik bilimidir, problemleri çözmeye yönelik bir teknolojidir. Bu açıklama çok önemlidir. Teknoloji, önceden bilinen kalitede, garantili maliyetler ve son teslim tarihleriyle sonuca ulaşmanın bir yolu olduğundan, modelleme bir disiplin olarak:

• problem çözme yollarını araştırır, yani bir mühendislik bilimidir;
• Konu alanı ne olursa olsun her türlü sorunun çözümünü garanti eden evrensel bir araçtır.

Modellemeyle ilgili konular şunlardır: programlama, matematik, yöneylem araştırması.

Programlamaçünkü model genellikle yapay bir ortamda (hamuru, su, tuğla, matematiksel ifadeler) uygulanır ve bilgisayar en evrensel bilgi ortamlarından biridir ve ayrıca aktiftir (hamuru, su, tuğlaları simüle eder, matematiksel ifadeleri hesaplar, vesaire.). Programlama, bir algoritmayı dil biçiminde ifade etmenin bir yoludur. Algoritma, bir düşünceyi, süreci, olguyu bilgisayar olan yapay bir hesaplama ortamında (von Neumann mimarisi) temsil etmenin (yansıtmanın) yollarından biridir. Algoritmanın özelliği eylemlerin sırasını yansıtmasıdır. Modellenen nesnenin davranışı açısından tanımlanması kolaysa, modelleme programlamayı kullanabilir. Bir nesnenin özelliklerini tanımlamak daha kolaysa programlamayı kullanmak zordur. Simülasyon ortamı von Neumann mimarisi temel alınarak oluşturulmamışsa programlama pratik olarak işe yaramaz.

Algoritma ile model arasındaki fark nedir?

Algoritma, bir dizi adımı uygulayarak bir sorunu çözme sürecidir; model ise bir nesnenin potansiyel özelliklerinin bir kümesidir. Modele bir soru sorarsanız ve eklerseniz ek koşullar başlangıç ​​verileri şeklinde (diğer nesnelerle bağlantı, başlangıç ​​koşulları, kısıtlamalar), daha sonra bilinmeyenlere ilişkin araştırmacı tarafından çözülebilir. Bir problemi çözme süreci bir algoritma ile temsil edilebilir (ancak diğer çözüm yöntemleri de bilinmektedir). Genel olarak algoritmaların doğadaki örnekleri bilinmemektedir; bunlar plan kurabilen insan beyninin, aklının ürünüdür. Aslında algoritma, bir dizi eylem halinde geliştirilmiş bir plandır. Doğal nedenlerle bağlantılı nesnelerin davranışları ile aklın takdiri arasında ayrım yapmak, hareketin seyrini kontrol etmek, sonucu bilgiye dayanarak tahmin etmek ve uygun davranışı seçmek gerekir.

model + soru + ek koşullar = görev.

Matematik, standart (kanonik) bir forma indirgenebilecek modellerin hesaplanmasına olanak sağlayan bir bilimdir. Biçimsel dönüşümleri kullanarak analitik modellere (analiz) çözüm bulma bilimi.

Yöneylem Araştırması modeller üzerinde en iyi kontrol eylemlerini bulma (sentez) açısından modelleri incelemeye yönelik yöntemleri uygulayan bir disiplin. Çoğunlukla analitik modellerle ilgilenir. Yerleşik modelleri kullanarak karar vermenize yardımcı olur.

Bir nesne ve modeli oluşturma sürecini tasarlamak; tasarım sonucunu değerlendirmenin bir yolunu modellemek; Tasarım olmadan modelleme olmaz.

Modellemeyle ilgili disiplinler arasında elektrik mühendisliği, ekonomi, biyoloji, coğrafya ve kendi uygulamalı nesnelerini (örneğin, peyzaj modeli, elektrik devresi modeli, nakit akışı modeli vb.) incelemek için modelleme yöntemlerini kullanmaları anlamında diğerleri yer alır. ).

Örnek olarak, bir modelin nasıl tespit edilip tanımlanabileceğine bakalım.

Diyelim ki “Kesme Problemini” çözmemiz gerekiyor, yani şekli (Şekil 1.16) belirli sayıda parçaya (örneğin) bölmek için düz çizgiler şeklinde kaç tane kesimin gerekli olacağını tahmin etmemiz gerekiyor. , şeklin dışbükey olması yeterlidir).

Bu sorunu manuel olarak çözmeye çalışalım.

Şek. 1.16'da 0 kesimle 1 parçanın, 1 kesimle 2 parçanın, iki kesimle 4, üç kesimle 7, dört kesimle 11 oluşturulduğu açıktır. Şimdi, oluşturmak için kaç kesimin gerekli olacağını önceden söyleyebilir misiniz, örneğin , 821 adet mi? Bence hayır! Neden sorun yaşıyorsun? Deseni bilmiyorsun k = F(P) , Nerede k parça sayısı, P kesim sayısı. Bir desen nasıl fark edilir?

Bilinen parça ve kesim sayılarını birleştiren bir tablo yapalım.

Desen henüz net değil. Bu nedenle bireysel deneyler arasındaki farklara bakalım, bir deneyin sonucunun diğerinden ne kadar farklı olduğunu görelim. Farkı anladıktan sonra, bir sonuçtan diğerine geçmenin bir yolunu, yani bağlantı yasasını bulacağız. k Ve P .

Zaten belli bir kalıp ortaya çıktı, değil mi?

İkinci farkları hesaplayalım.

Şimdi her şey basit. İşlev F isminde oluşturma işlevi. Doğrusal ise birinci farklar eşittir. İkinci dereceden ise ikinci farklar birbirine eşittir. Ve benzeri.

İşlev F Newton formülünün özel bir durumu vardır:

Oranlar A , B , C , D , e bizim için ikinci dereceden işlevler F deneysel tablo 1.5'in satırlarının ilk hücrelerindedir.

Yani bir model var ve bu da şu:

k = A + B · P + C · P · ( P 1)/2 = 1 + P + P · ( P 1)/2 = 0,5 · P 2 + 0,5 P + 1 .

Artık desen belirlendiğine göre ters problemi çözebilir ve şu soruyu cevaplayabiliriz: 821 parça elde etmek için kaç kesim yapılması gerekiyor? k = 821 , k= 0,5 · P 2 + 0,5 P + 1 , P = ?

İkinci dereceden denklem çözme 821 = 0,5 · P 2 + 0,5 P + 1 , kökleri buluyoruz: P = 40 .

Özetleyelim (buna dikkat edin!).

Çözümü hemen tahmin edemedik. Deneyi yürütmenin zor olduğu ortaya çıktı. Bir model oluşturmam, yani değişkenler arasında bir model bulmam gerekiyordu. Model bir denklem şeklinde elde edildi. Denkleme bir soru ve bilinen bir durumu yansıtan bir denklem eklenerek problem oluşturulmuştur. Sorunun tipik tipte (kanonik) olduğu ortaya çıktığından, iyi bilinen yöntemlerden biri kullanılarak çözüldü. Bu nedenle sorun çözüldü.

Ayrıca modelin neden-sonuç ilişkilerini yansıttığını da belirtmek çok önemlidir. Gerçekte oluşturulan modelin değişkenleri arasında güçlü bir bağlantı vardır. Bir değişkendeki değişiklik diğerinde de değişiklik yapılmasını gerektirir. Daha önce "modelin bilimsel bilgide sistem oluşturucu ve anlam oluşturucu bir rol oynadığını, olguyu, incelenen nesnenin yapısını anlamamızı ve neden-sonuç arasındaki bağlantıyı kurmamızı sağladığını" söylemiştik. Bu, modelin fenomenlerin nedenlerini ve bileşenlerinin etkileşiminin doğasını belirlememize izin verdiği anlamına gelir. Model, nedenleri ve sonuçları yasalar aracılığıyla ilişkilendirir; yani değişkenler, denklemler veya ifadeler aracılığıyla birbirleriyle ilişkilendirilir.

Ancak!!! Matematiğin kendisi deneylerin sonuçlarından herhangi bir yasa veya model türetmeyi mümkün kılmaz. Az önce ele alınan örnekten sonra göründüğü gibi. Matematik yalnızca bir nesneyi, bir olguyu incelemenin bir yoludur ve dahası, birkaç olası düşünme biçiminden biridir. Bir de mesela dini bir yöntem var ya da sanatçıların kullandığı bir yöntem var, duygusal-sezgisel bir yöntem, bu yöntemler sayesinde dünyayı, doğayı, insanı, kendilerini de öğreniyorlar.

Dolayısıyla A ve B değişkenleri arasındaki bağlantıya ilişkin hipotezin ayrıca araştırmacının kendisi tarafından dışarıdan getirilmesi gerekir. Bir insan bunu nasıl yapar? Bir hipotez ortaya koymayı tavsiye etmek kolaydır, ancak bunu nasıl öğretmeli, bu eylemi açıklamalı ve bu nedenle yine nasıl resmileştirmeli? Bunu gelecekteki “Yapay Zeka Sistemlerinin Modellenmesi” dersinde detaylı olarak göstereceğiz.

Ancak bunun neden dışarıdan ayrı ayrı, ek olarak ve ek olarak yapılması gerektiğini şimdi açıklayacağız. Bu akıl yürütme, eksiklik teoremini ispatlayan Gödel'in adını taşımaktadır: Belirli bir teorinin (modelin) doğruluğunu aynı teori (model) çerçevesinde kanıtlamak imkansızdır. Şekil 2'ye tekrar bakın. 1.12. Daha yüksek seviyeli model dönüşümleri eş değer bir türden diğerine daha düşük seviyeli model. Veya eşdeğer tanımına dayanarak daha düşük seviyeli bir model oluşturur. Ama kendini dönüştüremez. Model, modeli oluşturur. Ve bu modellerin (teorilerin) piramidinin sonu yoktur.

Bu arada "saçmalıklara kapılmamak" için tetikte olmanız ve her şeyi sağduyuyla kontrol etmeniz gerekiyor. Bir örnek verelim, fizikçilerin folklorundan çok iyi bilinen eski bir şaka.

“Model”, “simülasyon” kavramları, modellerin sınıflandırılmasına yönelik çeşitli yaklaşımlar. Modelleme aşamaları

modeli (modelyum)– Latin ölçüsü, imajı, tarzı vb. hakkında.

Modeli- Bu, orijinalinden farklı, modelleme amaçları için gerekli özelliklere sahip olan ve bu amaçlar çerçevesinde orijinal nesnenin yerine geçen yeni bir nesnedir (nesne orijinaldir)

Veya başka bir deyişle şunu söyleyebiliriz: Model, gerçek bir nesnenin, sürecin veya olgunun basitleştirilmiş bir temsilidir.

Çözüm. Model şu amaçlarla gereklidir:

Belirli bir nesnenin nasıl yapılandırıldığını anlayın - yapısı, temel özellikleri, gelişim yasaları ve dış dünyayla etkileşimi nelerdir;

Bir nesneyi veya süreci yönetmeyi ve verilen hedefler ve kriterler (optimizasyon) için en iyi yönetim yöntemlerini belirlemeyi öğrenin;

Belirtilen yöntemlerin ve nesne üzerindeki etki biçimlerinin uygulanmasının doğrudan ve dolaylı sonuçlarını tahmin etmek;

Modellerin sınıflandırılması.

Modellerin sınıflandırıldığı işaretler:

1. Kullanım alanı.

2. Zaman faktörünü ve kullanım alanını dikkate alarak.

3. Sunum yöntemine göre.

4. Bilgi dalı (biyolojik, tarihsel, sosyolojik vb.).

5. Kullanım alanı

eğitici: görsel yardımcılar, eğitim programları, çeşitli simülatörler;

Deneyimli: geminin sallanma sırasındaki stabilitesini belirlemek için bir gemi modeli havuzda test edilir;

Bilimsel ve teknik: bir elektron hızlandırıcı, yıldırım deşarjını simüle eden bir cihaz, bir TV'yi test etmek için bir stand;

Oyun: askeri, ekonomik, spor, iş oyunları;

Taklit: deney ya herhangi bir eylemin gerçek bir durum üzerindeki sonuçlarını incelemek ve değerlendirmek için birçok kez tekrarlanır ya da diğer birçok benzer nesneyle aynı anda gerçekleştirilir, ancak farklı koşullar altına yerleştirilir).

2. Zaman faktörünü ve kullanım alanını dikkate almak

Statik model - bir nesnenin tek seferlik kesiti gibidir.

Örnek: Ağız muayenesi için diş kliniğine geldiniz. Doktor beni muayene etti ve kartın üzerine tüm bilgileri yazdı. Karttaki ağız boşluğunun belirli bir andaki durumunun resmini veren girişler (süt sayısı, daimi, dolgulu, çekilmiş diş sayısı) istatistiksel bir model olacaktır.

Dinamik model zaman içinde bir nesnede meydana gelen değişiklikleri görmenizi sağlar.

Bir örnek, bir okul çocuğunun dişlerinde belirli bir noktada meydana gelen değişiklikleri yansıtan aynı karttır.

3. Sunum yöntemine göre sınıflandırma

İlk iki büyük grup: maddi ve bilgilendirici. Bu grupların isimleri modellerin neyden yapıldığını gösteriyor gibi görünüyor.

Malzeme aksi halde modeller objektif, fiziksel olarak adlandırılabilir. Orijinalin geometrik ve fiziksel özelliklerini yeniden üretirler ve her zaman gerçek bir düzenlemeye sahiptirler.

Çocuk oyuncakları. Çocuk, etrafındaki dünyaya ilişkin ilk izlenimini onlardan alır. İki yaşında bir çocuk oyuncak ayıyla oynuyor. Yıllar sonra bir çocuk hayvanat bahçesinde gerçek bir ayı gördüğünde onu kolaylıkla tanıyacaktır.

Okul ders kitapları, fiziksel ve kimyasal deneyler. Hidrojen ve oksijen arasındaki reaksiyon gibi süreçleri simüle ederler. Bu deneyime sağır edici bir patlama eşlik ediyor. Model, doğadaki zararsız ve yaygın maddelerin "patlayıcı karışımının" ortaya çıkmasının sonuçlarını doğrulamaktadır.

Tarih veya coğrafya çalışırken haritalar, astronomi derslerinde güneş sisteminin ve yıldızlı gökyüzünün diyagramları ve çok daha fazlası.

Çözüm. Maddi modeller, bir nesnenin, olgunun veya sürecin incelenmesine maddi (dokunma, koklama, görme, duyma) bir yaklaşım uygular.

Bilgi modellerine dokunulamaz veya kendi gözlerinizle görülemez; onların maddi bir düzenlemesi yoktur çünkü onlar yalnızca bilgi üzerine inşa edilmiştir. Bu modelleme yöntemi, çevredeki gerçekliğin incelenmesine yönelik bilgi yaklaşımına dayanmaktadır.

Bilgi modeller - bir nesnenin, sürecin, olgunun özelliklerini ve durumlarını ve ayrıca dış dünyayla ilişkiyi karakterize eden bir dizi bilgi.

Bir nesneyi veya süreci karakterize eden bilgilerin farklı hacimleri ve sunum biçimleri olabilir ve farklı şekillerde ifade edilebilir. Bu çeşitlilik her insanın yetenekleri ve hayal gücü kadar sınırsızdır. Bilgi modelleri sembolik ve sözlüdür.

İkonik model - özel işaretlerle, yani herhangi bir resmi dil aracılığıyla ifade edilen bir bilgi modeli.

İkonik modeller etrafımızda. Bunlar çizimler, metinler, grafikler ve diyagramlardır.

Uygulama yöntemine göre ikonik modeller bilgisayarlı ve bilgisayarsız olarak ikiye ayrılabilir.

Bilgisayar model – bir yazılım ortamı aracılığıyla uygulanan bir model.

Sözlü (Latince "verbalis" - sözlü) modeli - zihinsel veya sözlü biçimde bir bilgi modeli.

Bunlar yansıma ve çıkarımlar sonucunda elde edilen modellerdir. Zihinsel kalabilirler veya sözlü olarak ifade edilebilirler. Böyle bir modele örnek olarak karşıdan karşıya geçerken davranışımız verilebilir.

Model oluşturma sürecine modelleme denir; diğer bir deyişle modelleme, bir model kullanılarak orijinalin yapısını ve özelliklerini inceleme işlemidir.

Planetaryumlar" href="/text/category/planetarii/" rel="bookmark">planetarium, mimaride - bina modelleri, uçak imalatında - uçak modelleri vb.

İdeal modelleme, konu (materyal) modellemeden temel olarak farklıdır.

Mükemmel modelleme, bir nesnenin ve modelin maddi analojisine değil, ideal, akla gelebilecek bir analojiye dayanır.

İkonik modelleme, her türlü sembolik dönüşümü model olarak kullanan modellemedir: diyagramlar, grafikler, çizimler, formüller, sembol kümeleri.

Matematiksel modelleme, bir nesnenin çalışmasının matematik dilinde formüle edilmiş bir model aracılığıyla gerçekleştirildiği modellemedir: Newton'un mekanik yasalarının matematiksel formüller kullanılarak tanımlanması ve incelenmesi.

Modelleme süreci aşağıdaki aşamalardan oluşur:

Modelleme sürecinin asıl görevi orijinale en uygun modelin seçilmesi ve araştırma sonuçlarının orijinale aktarılmasıdır. Oldukça genel yöntem ve modelleme yöntemleri vardır.

Bir nesnenin (fenomen, süreç) bir modelini oluşturmadan önce, onu oluşturan unsurları ve aralarındaki bağlantıları tanımlamak (bir sistem analizi yapmak) ve ortaya çıkan yapıyı önceden belirlenmiş bir forma "çevirmek" (göstermek) gerekir. bilgi.

Biçimlendirme, bir nesnenin, olgunun veya sürecin iç yapısını tanımlama ve belirli bir bilgi yapısına - forma dönüştürme sürecidir.

Biçimlendirme, bir modelleme nesnesinin temel özelliklerinin ve karakteristiklerinin seçilen biçimde (seçilen biçimsel dile) indirgenmesidir.

Modelleme aşamaları

Herhangi bir işe başlamadan önce, faaliyetin başlangıç ​​noktasını, her noktasını ve yaklaşık aşamalarını açıkça hayal etmeniz gerekir. Aynı şey modelleme için de söylenebilir. Buradaki başlangıç ​​noktası bir prototiptir. Mevcut veya tasarlanmış bir nesne veya süreç olabilir. Modellemenin son aşaması nesne hakkındaki bilgilere dayanarak karar vermektir.

Zincir buna benziyor.

https://pandia.ru/text/78/457/images/image007_30.jpg" width = "474" height = "430 src = ">

1. AŞAMA. SAHNE GÖREVLER.

Görev, çözülmesi gereken bir sorundur. Problem formülasyonu aşamasında üç ana noktanın yansıtılması gerekir: problemin tanımlanması, modelleme hedeflerinin belirlenmesi ve nesne veya sürecin analizi.

Görevin açıklaması

Görev sıradan bir dilde formüle edilmiştir ve açıklaması açık olmalıdır. Burada asıl önemli olan modelleme nesnesini tanımlamak ve sonucun ne olması gerektiğini anlamaktır.

Modellemenin amacı

1) çevredeki dünya hakkında bilgi

2) verilen özelliklere sahip nesnelerin yaratılması (“bunun nasıl yapılacağı…” probleminin ortaya konulmasıyla belirlenir).

3) nesne üzerindeki etkinin sonuçlarını belirlemek ve doğru kararı vermek. “Eğer... olursa ne olur?” (Ulaşım ücretini arttırırsanız ne olur, nükleer atığı falan yere gömerseniz ne olur?) gibi problemlerin modellenmesindeki amaç.

Nesne Analizi

Bu aşamada modellenen nesne ve ana özellikleri, neyden oluştuğu ve aralarında ne gibi bağlantıların olduğu açıkça tanımlanır.

Alt nesne bağlantılarının basit bir örneği, bir cümleyi ayrıştırmaktır. Önce asıl üyeler (özne, yüklem) vurgulanır, sonra asıl üyelere bağlı küçük üyeler, ardından ikincil üyelere ilişkin kelimeler vb. vurgulanır.

AŞAMA II. MODEL GELİŞTİRME

1. Bilgi modeli

Bu aşamada, temel nesnelerin özellikleri, durumları, eylemleri ve diğer özellikleri herhangi bir biçimde açıklığa kavuşturulur: sözlü olarak, diyagramlar, tablolar şeklinde. Orijinal nesneyi oluşturan temel nesneler hakkında bir fikir, yani bir bilgi modeli oluşturulur.

Modeller, nesnel dünyadaki nesnelerin en temel özelliklerini, özelliklerini, durumlarını ve ilişkilerini yansıtmalıdır. Nesne hakkında tam bilgi sağlarlar.

2. İkonik model

Modelleme sürecine başlamadan önce, kişi kağıt üzerinde çizimlerin veya diyagramların ön taslaklarını yapar, hesaplama formülleri türetir, yani bir bilgi modelini bilgisayar veya bilgisayar olmayan bir veya başka bir sembolik biçimde derler.

3. Bilgisayar modeli

Bilgisayar modeli, bir yazılım ortamı kullanılarak uygulanan bir modeldir.

Bilgi modellerinin araştırılmasını (modellenmesini) yapmanızı sağlayan birçok yazılım paketi vardır. Her yazılım ortamının kendine ait araçları vardır ve belirli türdeki bilgi nesneleri ile çalışmanıza olanak tanır.

Kişi modelin ne olacağını zaten biliyor ve ona ikonik bir şekil vermek için bilgisayarı kullanıyor. Örneğin, geometrik modeller ve diyagramlar oluşturmak için grafiksel ortamlar kullanılırken, sözlü veya tablo şeklindeki açıklamalar için bir metin düzenleyici ortamı kullanılır.

AŞAMA III. BİLGİSAYAR DENEYİ

Bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle birlikte yeni ve benzersiz bir araştırma yöntemi ortaya çıktı: bilgisayar deneyi. Bir bilgisayar deneyi, bir modelle çalışma dizisini, bir bilgisayar modeli üzerinde bir dizi hedeflenen kullanıcı eylemini içerir.

MODELLEME SONUÇLARININ IV. AŞAMA ANALİZİ

Modellemenin nihai amacı, elde edilen sonuçların kapsamlı bir analizine dayanarak verilmesi gereken bir karar vermektir. Bu aşama belirleyicidir; ya araştırmaya devam edersiniz ya da bitirirsiniz. Belki beklenen sonucu biliyorsunuzdur, o zaman elde edilen ve beklenen sonuçları karşılaştırmanız gerekir. Eğer bir eşleşme varsa, bir karar verebileceksiniz.